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Enregistrement W1556653765

Commentary on More on finance and growth: more finance, more growth?\\"

2003· article· en· W1556653765 sur OpenAlex
Luigi Zingales

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian parliamentary review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsGross domestic productStock marketFinanceFinancial economicsMacroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T en years ago the literature on the relation between finance and growth was set on its modern course by the publication of King and Levine’s (1993) influential paper. Much of the following work in this area was done by Ross Levine and his coauthors. Thus, none better than Levine himself could summarize the progress over the past decade, in the struggle to move from a correlation between financial development and economic development (Goldsmith, 1969) to establishing a causal relation between finance and growth. Levine emphasizes advances along two dimensions. First, in the measures of financial development. Goldsmith (1969) relied on the ratio of the value of financial intermediary assets to gross domestic product (GDP) as his only measure of financial development. Levine and coauthors have used many different variables, e.g., the liquid liability to GDP ratio, the credit in the private sector to GDP ratio, and the level of stock market turnover. Rajan and Zingales (1998) have even used the quality of accounting standards as a measure of a firm’s ability to raise funds. Nevertheless, as I will discuss momentarily, this first area is probably where less progress has been made. The second and more important dimension emphasized by Levine’s survey is in the attempt to establish causality. This is the area where most innovations have taken place. Their first step was to use the time dimension to identify the cause-effect relation (King and Levine, 1993), relying on the old “post hoc ergo propter hoc” argument. Levine and coauthors have subsequently enriched this approach using dynamic panel estimation, and further progress has been made in the use of instrumental variables (Rajan and Zingales, 1998, and Levine, 1998 and 1999). In both cases they use the La Porta et al. (1998) measures of legal origin as instrumental variables. I will discuss later whether and when these can be considered good instruments. A third step in trying to establish causality, which is not adequately surveyed by Levine, is the “natural experiment” approach. In a very clever paper, Jayaratne and Strahan (1996) use the banking deregulation across U.S. states as an exogenous change in financial development. This omission, justified on the basis of a decision not to focus on within-country studies, is the only shortcoming in Levine’s survey. Personally, I trust much more the natural experiment approach than the more sophisticated, but less robust, dynamic panel estimation techniques. The final step in the quest for a causal link, amply summarized by Levine, is to look in more detail at the mechanism through which finance spurs growth (see, e.g., Rajan and Zingales, 1998, and Demirguc-Kunt and Maksimovic, 1998). In spite of this minor quibble, Levine’s survey does an excellent job of summarizing the progress made in the past decade. In 1993 many people doubted that there was a relation between finance and growth; now very few do. Since Levine has documented so well what has been done, my role as a discussant is to describe what remains to be done. I will focus, thus, on the weak links in the quest for a reliable relation between finance and growth that policymakers can use in their decisions. I focus on six such weak links.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle